tsuzumi 2 merupakan salah satu Large Language Model atau LLM buatan Jepang yang dikembangkan oleh NTT. Berbeda dari sebagian model AI generatif berukuran sangat besar yang membutuhkan sumber daya komputasi luar biasa, tsuzumi 2 dirancang sebagai model yang relatif ringan dengan fokus kuat pada pemrosesan bahasa Jepang, efisiensi, keamanan, dan kebutuhan perusahaan maupun organisasi.
NTT mengembangkan tsuzumi sebagai LLM yang dibuat sendiri di Jepang. Generasi awalnya diperkenalkan pada 2023, kemudian NTT meluncurkan tsuzumi 2 pada Oktober 2025 dengan peningkatan kemampuan pemrosesan bahasa Jepang dan efisiensi penggunaan sumber daya.
Pada Mei 2026, NTT kembali memperbarui tsuzumi 2. Salah satu peningkatan pentingnya adalah kemampuan memahami dokumen bisnis Jepang yang berisi tabel, grafik, dan chart, sekaligus meningkatkan kemampuan penalaran dan pemrosesan angka.
Dengan perkembangan tersebut, tsuzumi 2 menjadi contoh menarik bagaimana Jepang tidak hanya menggunakan AI buatan perusahaan teknologi Amerika Serikat atau China, tetapi juga mengembangkan LLM domestik yang disesuaikan dengan kebutuhan bahasa dan industri Jepang.
Baca juga: AI Buatan Jepang, Daftar LLM dan Teknologi Artificial Intelligence yang Dikembangkan Jepang
Apa Itu tsuzumi 2?
tsuzumi 2 adalah Large Language Model yang dikembangkan oleh NTT.
Model ini dirancang untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia, dengan perhatian khusus terhadap bahasa Jepang.
NTT menempatkan tsuzumi 2 sebagai LLM yang ringan tetapi memiliki performa tinggi dalam pemrosesan bahasa Jepang. Model tersebut terutama ditujukan untuk kebutuhan perusahaan, organisasi, dan lingkungan yang membutuhkan pengelolaan data secara lebih terkendali.
Berbeda dengan pendekatan “semakin besar model semakin baik”, NTT memilih pendekatan yang lebih berorientasi pada efisiensi dan penggunaan praktis.
Mengapa Jepang Membuat AI Sendiri?
Perkembangan AI generatif membuat perusahaan dan pemerintah di berbagai negara mulai menyadari pentingnya memiliki kemampuan AI sendiri.
Jepang menghadapi persoalan yang cukup unik.
Banyak perusahaan Jepang memiliki dokumen internal, data pelanggan, informasi teknis, dan informasi bisnis yang bersifat rahasia.
Mengirim semua informasi tersebut ke layanan AI eksternal dapat menimbulkan pertanyaan mengenai keamanan, privasi, biaya, dan pengelolaan data.
Karena itu, NTT mengembangkan tsuzumi 2 agar dapat digunakan dalam lingkungan on-premises maupun private cloud, terutama untuk kebutuhan yang melibatkan informasi sensitif.
Baca juga: PLaMo 2.0 Prime, Mengenal LLM Buatan Preferred Networks
tsuzumi 2 Fokus pada Bahasa Jepang
Salah satu karakteristik paling penting tsuzumi 2 adalah fokusnya terhadap pemrosesan bahasa Jepang.
Bahasa Jepang memiliki karakteristik yang berbeda dengan bahasa Inggris.
Selain menggunakan tiga sistem tulisan utama—hiragana, katakana, dan kanji—bahasa Jepang juga memiliki konteks, tingkat kesopanan, struktur kalimat, serta penggunaan istilah yang sangat bergantung pada situasi.
Dalam dunia bisnis, perbedaan antara bahasa formal dan informal juga sangat penting.
Karena itu, model yang memiliki kemampuan kuat dalam bahasa Jepang dapat memberikan manfaat besar bagi perusahaan yang sebagian besar aktivitasnya menggunakan bahasa tersebut.
tsuzumi 2 Dikembangkan dari Awal oleh NTT
NTT menyebut tsuzumi sebagai purely Japanese-made LLM atau LLM yang dikembangkan secara domestik.
Artinya, NTT tidak sekadar mengambil chatbot asing kemudian menerjemahkannya ke dalam bahasa Jepang.
NTT mengembangkan modelnya sendiri untuk memenuhi kebutuhan pengguna di Jepang.
Dalam presentasi perusahaan, NTT menyebut tsuzumi 2 sebagai model yang dikembangkan dari awal dan memiliki fokus pada performa bahasa Jepang.
Seberapa Besar tsuzumi 2?
Salah satu hal menarik dari tsuzumi 2 adalah pendekatannya terhadap ukuran model.
NTT mengembangkan versi tsuzumi 2 dengan sekitar 30 miliar parameter.
Walaupun ukurannya cukup besar, NTT menekankan efisiensi model sehingga dapat digunakan dalam lingkungan dengan sumber daya komputasi yang lebih terbatas dibandingkan model AI raksasa.
Dalam materi perusahaan, NTT menunjukkan tsuzumi 2 sebagai model yang dirancang untuk mendapatkan keseimbangan antara performa dan efisiensi biaya.
tsuzumi 2 Bisa Berjalan dengan Satu GPU
Salah satu klaim menarik dari NTT adalah kemampuan tsuzumi 2 untuk digunakan dalam konfigurasi single-GPU tertentu.
Pada pembaruan Mei 2026, NTT secara khusus menyebut kemampuan pemrosesan dokumen bisnis Jepang dengan tabel dan grafik dalam lingkungan satu GPU.
Hal ini penting karena kebutuhan GPU menjadi salah satu faktor biaya terbesar dalam pengoperasian model AI berukuran besar.
Mengapa Efisiensi AI Penting?
Model AI generatif membutuhkan sumber daya komputasi yang besar.
Semakin besar model dan semakin banyak pengguna yang mengaksesnya, semakin besar pula kebutuhan terhadap GPU, listrik, pendinginan, jaringan, dan pusat data.
NTT melihat persoalan tersebut sebagai salah satu alasan untuk mengembangkan model yang lebih ringan.
Dengan model yang lebih efisien, perusahaan dapat memperoleh AI tanpa harus selalu membangun infrastruktur komputasi sebesar yang diperlukan oleh model raksasa.
Keunggulan tsuzumi 2 untuk Perusahaan Jepang
tsuzumi 2 dirancang terutama untuk kebutuhan praktis perusahaan dan organisasi.
Beberapa keunggulannya antara lain:
- Fokus kuat pada bahasa Jepang.
- Model relatif ringan dibandingkan LLM berukuran sangat besar.
- Dapat digunakan dalam lingkungan on-premises.
- Dapat digunakan pada private cloud.
- Cocok untuk data yang membutuhkan kontrol keamanan lebih ketat.
- Lebih memperhatikan efisiensi biaya operasional.
- Mampu memahami konteks bisnis Jepang.
- Mendukung pemrosesan dokumen bisnis.
Update tsuzumi 2 pada Mei 2026
Pada 19 Mei 2026, NTT mengumumkan pembaruan penting untuk tsuzumi 2.
Pembaruan tersebut berfokus pada dokumen yang sering digunakan dalam lingkungan bisnis.
Dokumen bisnis tidak selalu terdiri dari teks.
Di dalamnya sering terdapat:
- Tabel.
- Grafik.
- Chart.
- Diagram.
- Formulir.
- Dokumen teknis.
NTT kemudian meningkatkan kemampuan tsuzumi 2 agar dapat memahami informasi tersebut sebagai bagian dari dokumen.
tsuzumi 2 Sekarang Bisa Memahami Grafik dan Tabel
Sebelumnya, model bahasa pada dasarnya berfokus pada pemrosesan teks.
Namun, dokumen bisnis sering kali menyimpan informasi penting dalam bentuk visual.
Misalnya, laporan penjualan dapat menggunakan grafik untuk menunjukkan perkembangan pendapatan.
Dokumen teknis dapat menggunakan diagram untuk menjelaskan alur sistem.
Formulir perusahaan juga dapat menyimpan informasi dalam bentuk tabel.
Dengan pembaruan 2026, tsuzumi 2 dikembangkan untuk memahami informasi visual tersebut sehingga dapat membantu proses ekstraksi dan pengolahan data.
AI untuk Membaca Dokumen Bisnis Jepang
Bayangkan sebuah perusahaan memiliki ribuan dokumen Jepang.
Di dalam dokumen tersebut terdapat teks, angka, tabel, dan grafik.
Daripada manusia harus membaca semuanya satu per satu, AI dapat membantu menemukan informasi tertentu.
Misalnya:
- Mencari angka penjualan.
- Mengambil informasi dari tabel.
- Membaca grafik.
- Mengidentifikasi data tertentu.
- Mengubah informasi menjadi format database.
- Membantu menganalisis dokumen teknis.
Inilah salah satu area yang ingin ditingkatkan NTT melalui tsuzumi 2.
tsuzumi 2 dan Penalaran Angka
Update Mei 2026 juga meningkatkan kemampuan logical reasoning yang diperlukan dalam penggunaan praktis.
Salah satu contohnya adalah pemrosesan angka.
AI dapat digunakan untuk memahami informasi seperti angka penjualan dan melakukan perhitungan berdasarkan data tersebut.
NTT juga menyebut adanya peningkatan kemampuan dalam memahami fungsi yang terdapat pada dokumen teknis seperti dokumentasi API.
tsuzumi 2 untuk Data Sensitif
Salah satu alasan NTT menargetkan perusahaan dan organisasi adalah kebutuhan terhadap data confidentiality.
Perusahaan dapat memiliki data yang tidak boleh disebarkan ke publik.
Contohnya:
- Data pelanggan.
- Dokumen keuangan.
- Informasi perusahaan.
- Dokumen teknis.
- Informasi penelitian.
- Dokumen internal.
- Data operasional.
NTT menyebut tsuzumi 2 telah digunakan untuk kebutuhan yang melibatkan informasi sensitif dalam lingkungan on-premises dan private cloud.
Apa Itu On-Premises?
On-premises berarti sistem dijalankan pada infrastruktur milik atau dikendalikan langsung oleh organisasi, bukan sepenuhnya bergantung pada infrastruktur publik pihak lain.
Dalam konteks AI, pendekatan tersebut dapat memberikan organisasi kontrol yang lebih besar terhadap lingkungan komputasi dan data.
Itulah sebabnya model seperti tsuzumi 2 menarik bagi perusahaan yang memiliki persyaratan keamanan ketat.
tsuzumi 2 dan Private Cloud
Selain on-premises, tsuzumi 2 juga ditujukan untuk penggunaan dalam private cloud.
Private cloud memungkinkan organisasi mendapatkan fleksibilitas teknologi cloud sambil mempertahankan lingkungan yang lebih terkontrol.
Kombinasi antara model yang relatif ringan dan lingkungan private cloud menjadi salah satu pendekatan NTT untuk membantu perusahaan menggunakan AI tanpa harus menyerahkan seluruh pengelolaan datanya kepada platform AI publik.
Apakah tsuzumi 2 Sama dengan ChatGPT?
Tidak.
Tsuzumi 2 dan ChatGPT sama-sama menggunakan teknologi AI generatif dan model bahasa besar, tetapi keduanya merupakan produk dan ekosistem yang berbeda.
ChatGPT dikembangkan oleh OpenAI dan dirancang sebagai layanan AI yang dapat digunakan dalam berbagai kebutuhan.
Sementara tsuzumi 2 dikembangkan NTT dengan fokus kuat pada bahasa Jepang, kebutuhan enterprise, efisiensi, dan lingkungan yang membutuhkan kontrol data.
Jadi, tsuzumi 2 tidak harus dipandang sebagai “pengganti ChatGPT”. Lebih tepat melihatnya sebagai salah satu pendekatan Jepang dalam mengembangkan LLM yang disesuaikan dengan kebutuhan domestik.
tsuzumi 2 dan LLM Asing
NTT sendiri tidak hanya mengembangkan tsuzumi.
Dalam strategi AI-nya, NTT juga bekerja dengan berbagai LLM global.
Dengan demikian, perusahaan tidak harus memilih antara AI Jepang atau AI global secara mutlak.
NTT dapat menggunakan model yang berbeda sesuai kebutuhan pelanggan dan lingkungan penggunaannya.
tsuzumi 2 untuk Pemerintah Jepang
Perkembangan tsuzumi 2 juga mulai masuk ke lingkungan pemerintahan.
NTT menyebut tsuzumi 2 telah dipilih sebagai salah satu LLM untuk uji coba Government AI Program milik Digital Agency Jepang.
Hal ini menunjukkan bahwa LLM domestik mulai mendapat perhatian untuk penggunaan di lingkungan publik yang membutuhkan pengelolaan data dan bahasa Jepang secara serius.
tsuzumi 2 untuk Industri Energi
Pada Januari 2026, NTT DOCOMO BUSINESS dan Chugoku Electric Power memulai pengembangan serta pengujian LLM yang dikhususkan untuk pekerjaan di sektor kelistrikan dengan menggunakan tsuzumi 2.
Tujuannya adalah menggabungkan kemampuan bahasa Jepang tsuzumi 2 dengan data dan pengetahuan khusus perusahaan kelistrikan.
Dengan pendekatan tersebut, model dapat diarahkan untuk memahami terminologi dan aturan bisnis yang lebih spesifik.
tsuzumi 2 untuk Industri Kesehatan
NTT juga mengembangkan penggunaan tsuzumi 2 untuk bidang kesehatan.
Pada April 2026, NTT bersama Igaku-Shoin dan NTT DOCOMO BUSINESS menyepakati kerja sama untuk mengembangkan platform informasi AI medis.
Konsepnya adalah menggabungkan teknologi seperti RAG dengan informasi medis yang memiliki sumber jelas, sekaligus mengembangkan LLM yang dapat memahami informasi medis Jepang secara lebih terstruktur.
Pada Juni 2026, NTT juga terlibat dalam penelitian bersama Kinki University Hospital dan Chugai Pharmaceutical untuk menggunakan tsuzumi 2 dalam membantu mengidentifikasi kandidat pasien untuk uji klinis berdasarkan data rekam medis dan kriteria penelitian.
tsuzumi 2 untuk Dokumen Teknis
Kemampuan memahami dokumen teknis menjadi semakin penting bagi perusahaan Jepang.
Dokumen teknis dapat berisi istilah khusus, kode, fungsi API, angka, tabel, dan instruksi.
Dengan peningkatan kemampuan penalaran dan pemahaman dokumen, tsuzumi 2 dapat digunakan untuk membantu pekerjaan yang berkaitan dengan dokumentasi teknis.
tsuzumi 2 dan RAG
RAG atau Retrieval-Augmented Generation merupakan teknik yang memungkinkan AI mengambil informasi dari sumber tertentu sebelum menghasilkan jawaban.
Teknologi seperti ini penting bagi perusahaan karena AI dapat dihubungkan dengan dokumen atau basis pengetahuan internal.
Dalam berbagai proyek, tsuzumi 2 dapat dikombinasikan dengan data dan pengetahuan khusus suatu industri untuk menghasilkan AI yang lebih sesuai dengan kebutuhan organisasi.
Contohnya adalah pengembangan LLM khusus untuk pekerjaan sektor kelistrikan yang dilakukan bersama Chugoku Electric Power.
AI Jepang Tidak Harus Menjadi Model Terbesar
Perjalanan tsuzumi menunjukkan pendekatan yang menarik.
NTT tidak mencoba memenangkan persaingan hanya dengan membuat model sebesar mungkin.
Sebaliknya, NTT menekankan:
- Bahasa Jepang.
- Efisiensi.
- Keamanan.
- Penggunaan enterprise.
- Data sensitif.
- Dokumen bisnis.
- Implementasi praktis.
Pendekatan ini memperlihatkan bahwa model AI yang lebih kecil tetapi tepat guna dapat memiliki nilai tersendiri bagi perusahaan.
Keuntungan LLM yang Lebih Ringan
Model yang lebih ringan dapat menawarkan beberapa keuntungan.
- Kebutuhan komputasi lebih rendah.
- Biaya operasional dapat lebih terkendali.
- Lebih mudah diterapkan di lingkungan tertentu.
- Dapat mendukung penggunaan private cloud.
- Cocok untuk organisasi dengan keterbatasan infrastruktur.
- Lebih mudah digunakan untuk kebutuhan AI khusus.
Namun, ukuran model bukan satu-satunya ukuran kualitas AI. Performa tetap bergantung pada data, arsitektur, optimasi, kemampuan reasoning, dan kebutuhan penggunaan.
Apakah tsuzumi 2 Hanya Bisa Bahasa Jepang?
Tidak berarti hanya bahasa Jepang.
Namun, salah satu fokus utama dan keunggulan yang ditekankan NTT adalah kemampuan bahasa Jepang.
NTT mengembangkan tsuzumi dengan tujuan memberikan performa tinggi dalam pemrosesan bahasa Jepang dibandingkan model lain dalam kategori ukuran yang sama.
Karena itu, lebih tepat menyebut tsuzumi 2 sebagai LLM dengan fokus kuat pada bahasa Jepang, bukan sekadar “AI yang hanya bisa bahasa Jepang”.
tsuzumi 2 dan Kedaulatan AI Jepang
Perkembangan tsuzumi 2 juga berkaitan dengan konsep AI sovereignty atau kedaulatan AI.
Negara-negara di seluruh dunia mulai mempertimbangkan pentingnya kemampuan mengembangkan dan mengoperasikan teknologi AI sendiri.
Memiliki model domestik memberikan pilihan tambahan bagi pemerintah dan perusahaan ketika mereka membutuhkan teknologi yang sesuai dengan bahasa, regulasi, budaya, dan kebutuhan keamanan lokal.
Dalam konteks Jepang, tsuzumi menjadi salah satu contoh nyata upaya membangun kemampuan LLM domestik.
Kenapa Bahasa Jepang Penting dalam AI?
Bahasa merupakan salah satu komponen paling penting dalam AI generatif.
Model yang memiliki kemampuan bahasa Jepang yang baik dapat lebih memahami konteks lokal, istilah bisnis, dokumen pemerintah, bahasa teknis, dan kebiasaan komunikasi Jepang.
Hal tersebut sangat penting karena sebagian besar data operasional perusahaan Jepang menggunakan bahasa Jepang.
AI yang memahami bahasa tersebut secara mendalam dapat membantu perusahaan tanpa harus selalu menerjemahkan dokumen terlebih dahulu.
tsuzumi 2 untuk Perusahaan Jepang
Target utama tsuzumi 2 adalah penggunaan enterprise.
Beberapa contoh penggunaannya antara lain:
- Customer service.
- Analisis dokumen.
- Pencarian informasi internal.
- RAG perusahaan.
- Dokumentasi teknis.
- Otomatisasi pekerjaan administrasi.
- Analisis data bisnis.
- Dukungan pekerjaan sektor energi.
- Informasi medis.
- Pengolahan dokumen pemerintah.
NTT sendiri menyebut tsuzumi 2 digunakan untuk berbagai use case yang melibatkan data sensitif dan lingkungan terkontrol.
Contoh Sederhana Penggunaan tsuzumi 2
Bayangkan sebuah perusahaan Jepang memiliki laporan penjualan setebal ratusan halaman.
Di dalamnya terdapat teks, tabel, grafik, dan angka.
Dengan kemampuan baru tsuzumi 2, AI dapat membantu memahami dokumen tersebut dan mencari informasi yang diperlukan.
Misalnya perusahaan bertanya:
“Produk mana yang mengalami peningkatan penjualan terbesar pada periode tertentu?”
AI dapat membantu menemukan informasi tersebut dari dokumen yang tersedia, kemudian memberikan jawaban berdasarkan data yang diproses.
Dalam praktiknya, hasil AI tetap perlu diverifikasi manusia, terutama ketika digunakan untuk keputusan penting.
tsuzumi 2 untuk Dokumen yang Mengandung Grafik
Salah satu peningkatan terbesar pada 2026 adalah kemampuan memahami grafik dan tabel.
Ini penting karena data perusahaan tidak selalu tersedia dalam bentuk paragraf.
Informasi seperti:
- tren penjualan,
- perbandingan biaya,
- jumlah produksi,
- statistik pelanggan,
- hasil penelitian,
- dan indikator bisnis
sering kali ditampilkan dalam bentuk visual.
Dengan kemampuan tersebut, tsuzumi 2 semakin dekat dengan kebutuhan nyata pekerjaan kantor.
tsuzumi 2 dan Masa Depan AI Jepang
NTT menyatakan akan terus mengembangkan tsuzumi.
Dalam rencana bisnis 2026, NTT menyebut pengembangan lebih lanjut tsuzumi 2 sebagai salah satu bagian dari penelitian dan pengembangan AI perusahaan.
Artinya, tsuzumi 2 bukan proyek AI yang berhenti setelah peluncuran.
NTT masih mengembangkan kemampuan model tersebut agar dapat digunakan dalam berbagai kebutuhan baru.
tsuzumi 2 dan AI Jepang Lainnya
tsuzumi 2 bukan satu-satunya proyek AI yang dikembangkan di Jepang.
Jepang memiliki berbagai perusahaan, universitas, dan lembaga penelitian yang mengembangkan LLM, AI generatif, robotika, computer vision, serta teknologi AI lainnya.
Karena itu, tsuzumi 2 dapat menjadi salah satu pintu masuk untuk mengenal ekosistem AI buatan Jepang.
Apakah tsuzumi 2 Bisa Menyaingi AI Global?
Jawabannya bergantung pada definisi “menyaingi”.
Jika yang dimaksud adalah menjadi chatbot konsumen global terbesar, tsuzumi 2 memiliki tujuan yang berbeda.
Namun, jika ukurannya adalah kemampuan bahasa Jepang, efisiensi, keamanan data, dan penerapan di perusahaan Jepang, tsuzumi 2 memiliki posisi yang sangat menarik.
NTT sendiri menyatakan bahwa tsuzumi 2 menunjukkan performa bahasa Jepang tingkat dunia dalam kategori ukuran model yang sama.
Fakta Menarik tsuzumi 2
- tsuzumi dikembangkan oleh NTT.
- Merupakan LLM yang dikembangkan di Jepang.
- Versi tsuzumi 2 mulai tersedia pada Oktober 2025.
- Memiliki fokus kuat pada pemrosesan bahasa Jepang.
- Dirancang dengan perhatian pada efisiensi.
- Versi sekitar 30B parameter dikembangkan untuk tsuzumi 2.
- Dapat digunakan dalam lingkungan on-premises.
- Dapat digunakan pada private cloud.
- Ditujukan antara lain untuk data sensitif.
- Update Mei 2026 meningkatkan pemahaman dokumen bisnis.
- Dapat memahami tabel dan grafik dalam dokumen bisnis.
- Kemampuan penalaran dan pemrosesan angka juga ditingkatkan.
- Dapat membantu memahami dokumentasi teknis seperti API.
- Digunakan dalam pengembangan AI khusus sektor kelistrikan.
- Digunakan dalam proyek AI informasi medis Jepang.
- Dipilih untuk uji coba Government AI Program Jepang.
- NTT masih melanjutkan pengembangan tsuzumi 2.
tsuzumi 2 AI
tsuzumi 2 merupakan salah satu contoh menarik AI buatan Jepang yang tidak mengejar ukuran model semata, tetapi berusaha mengoptimalkan AI untuk kebutuhan nyata.
Dikembangkan oleh NTT, tsuzumi 2 memiliki fokus kuat pada pemrosesan bahasa Jepang, efisiensi, keamanan, dan penggunaan di lingkungan perusahaan maupun organisasi.
Versi tsuzumi 2 mulai tersedia pada Oktober 2025. Kemudian pada Mei 2026, NTT memberikan pembaruan yang membuat model tersebut semakin mampu memahami dokumen bisnis Jepang yang mengandung tabel, grafik, chart, dan informasi numerik.
Salah satu keunggulan pentingnya adalah pendekatan yang memungkinkan penggunaan dalam lingkungan on-premises dan private cloud. Hal ini menarik bagi perusahaan yang tidak ingin sepenuhnya bergantung pada layanan AI publik ketika menangani informasi sensitif.
Penggunaan tsuzumi 2 juga mulai berkembang ke berbagai bidang, termasuk energi, kesehatan, pemerintahan, dan pengolahan dokumen bisnis.
Yang menarik, NTT tidak mencoba menjadikan tsuzumi 2 sekadar “ChatGPT versi Jepang”. Model ini memiliki tujuan yang lebih spesifik: membangun AI yang memahami bahasa Jepang dengan baik dan dapat diterapkan secara aman serta efisien dalam lingkungan nyata.
Dengan perkembangan tersebut, tsuzumi 2 menjadi salah satu bukti bahwa Jepang sedang membangun ekosistem AI domestiknya sendiri.
Di tengah persaingan AI global yang didominasi model-model raksasa, Jepang memilih jalur yang berbeda: AI yang lebih terarah, efisien, kuat dalam bahasa Jepang, dan dekat dengan kebutuhan industri.